• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.61-73
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• 2016

본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.

• 농업과학연구
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• 제43권1호
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• pp.136-143
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• 2016

Garlic and onion are staple agricultural products to Koreans and also are important with regard to agricultural producers' income. These products' acreage responses are highly correlated with each other. Therefore, it is necessary to test whether there is a cointegration relationship between garlic acreage and onion acreage when one tries to estimate the acreage response's function. Based upon the test result of cointegration, it is confirmed that there is no statistically significant cointegration relationship between garlic acreage and onion acreage. In this case, vector autoregressive model is preferred to vector error correction model. This study investigated the dynamic relationship between garlic and onion acreage responses using vector autoregressive (VAR) model. The estimated results of VAR acreage response models show that there is a statistically significant relationship between current and lagged acreage of more than one lag. Therefore, it is recommended that government should consider the long-run period's relationship of each product's acreage when it plans a policy for stabilizing the supply and demand of garlic and onion. For the price variables, garlic price only affects garlic acreage response while onion price affects not only onion acreage response but also garlic acreage response. This implies that the stabilizing policy for onion price could have bigger effects than that for garlic price stabilization.

• Smart Structures and Systems
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• 제10권4_5호
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• pp.393-410
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• 2012

The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권6호
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• pp.1017-1030
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• 2016

This study focuses on the system identification of reinforced concrete bridges using vector autoregressive model (VAR). First, the time series output response from a bridge establishes the autoregressive (AR) models. AR models are one of the most accurate methods for stationary time series. Burg's algorithm estimates the autoregressive coefficients (ARCs) at p-lag by reducing the sum of the forward and the backward errors. The computed ARCs are assembled in the state system matrix and the eigen-system realization algorithm (ERA) computes: the eigenvector matrix that contains the vectors of the mode shapes, and the eigenvalue matrix that contains the associated natural frequencies. By taking advantage of the characteristic of the AR model with ERA (ARMERA), civil engineering can address problems related to damage detection. Operational modal analysis using ARMERA is applied to three experiments. One experiment is coupled with an artificial neural network algorithm and it can detect damage locations and extension. The neural network uses a specific number of ARCs as input and multiple submatrix scaling factors of the structural stiffness matrix as output to represent the damage.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권4호
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• pp.345-366
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• 2005

This paper considers the cointegrating vector estimator in the error correction model with stationary covariates, which combines the stationary vector autoregressive model and the nonstationary error correction model. The cointegrating vector estimator is shown to follow the locally asymptotically mixed normal distribution. The variance of the estimator depends on the co­variate effect of stationary regressors, and the asymptotic efficiency improves as the magnitude of the covariate effect increases. An economic application of the money demand equation is provided.

• 통상정보연구
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• 제16권3호
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• pp.73-96
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• 2014

본 연구는 우리나라 수출 상위 5개 품목 중 하나인 자동차 수출을 대상으로, 승용차 브랜드별 단기 수출수요에 영향을 미치는 이론적 잠재요인을 발굴 및 설계하여 이론적 수출수요예측모델을 개발하고, 다변량시계열분석 기반의 VAR(Vector Auto Regressive)모형을 이용한 실증분석을 통해 개별상품과 시장특성이 반영된 단기수출수요예측모델을 검정하고자 하였다. 따라서 미국에 수출되고 있는 우리나라 소형 승용차 2개 브랜드(엑센트, 아반떼)에 대해 VAR모형을 이용한 분기단위 단기수요예측모델을 개발하고, 브랜드별 예측모델을 통해 산출된 t+1분기 시점의 예측값과 실제 판매된 판매대수를 대상기간을 1분기씩 달리하여 비교평가 하였다. 그 결과 엑센트와 아반떼의 RMSE %는 각각 4.3%와 20.0%로 났으며, 일평균 판매량을 기준으로 보았을 때 엑센트는 3.9일에 해당하고 아반떼는 18.4일에 해당하는 물량임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 단기수출수요예측모델은 예측력과 검정시점별 일관성 측면에서 활용성이 높은 것으로 평가할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제33권1호
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• pp.61-69
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• 2015

이 연구에서는 국내 총 화물물동량에 대한 5개 계량경제모형들의 예측정확도를 비교한다. 적용된 5개 모형은 통상최소자승모형, 부분조정모형, 축소된 자기회귀분포시차모형, 벡터자기회귀 모형, 시간변동계수모형이다. 모형의 추정과 예측은 1970-2011년 동안의 연간 국내 화물물동량 자료와 광공업생산지수를 이용하여 수행되었다. 5개 모형은 반복적인 예측방법을 이용하여 1년 후, 3년 후, 5년 후 예측성능이 비교되었다. 추가적으로 장래변동성의 크기에 따라 두 예측기간으로 나누어 예측정확도를 비교하였고, 결과적으로 시간변동계수모형은 변동을 갖는 예측기간에 대해서 가장 높은 정확도를, 반면에 벡터자기회귀 모형은 점진적인 변화를 갖는 예측기간에 대해서 다른 모형에 비해 우수한 성능을 보여주는 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.831-839
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• 2010

최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.27-39
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• 2016

본 논문은 다차원의 시계열 자료 분석에서 효율적인 희박벡터자기회귀모형에서의 모수 추정에 대해서 연구한다. 희박벡터자기회귀모형은 영에 가까운 계수를 정확이 영으로 둠으로써 희박성을 확보한다. 따라서 변수 선택과 모수 추정을 한꺼번에 할 수 있는 lasso를 이용한 방법론을 희박벡터자기회귀모형의 추정에 쓸 수 있다. 하지만 Davis 등(2015)에서는 모의실험을 통해 일반적인 lasso의 경우 영이아닌 계수를 참값보다 훨씬 더 많이 찾아 희박성에 약점이 있음을 보고하였다. 이에 따라 본 연구는 희박벡터자기회귀모형에 adaptive lasso를 이용하면 일반 lasso보다 희박성을 비롯한 전반적인 모수의 추정이 매우 유의하게 개선됨을 보인다. 또한 adaptive lasso에서 쓰이는 튜닝 모수들에 대한 선택도 아울러 논의한다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.21-32
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• 2023

한국 소비자원의 의료 분야 처리금액 자료에 대한 시계열 모형을 이용한 실증 분석을 연구하였다. 의료분야 처리금액 시계열 자료는 상담 처리금액, 피해 구제금액, 분쟁 조정 처리금액으로 나뉜 3개 변수를 사용하였고 분석에 사용된 시계열 모형은 ARIMA 모형, 벡터 자기회귀 모형 그리고 전이 함수를 이용한 시계열 모형이다. 이들 중 전이 함수를 이용한 시계열 모형이 단기 예측면에서 가장 우수한 예측력을 보였고 벡터자기회귀 모형도 변수간 영향력과 기간을 파악하는데 유용한 정보를 제공하였다.